12、C++ 数据序列化与文件处理实战

C++ 数据序列化与文件处理实战

在 C++ 编程中,数据序列化和文件处理是非常重要的部分。本文将详细介绍如何使用不同的库进行 XML、JSON 数据的序列化和反序列化,以及如何创建包含图像的 PDF 文件和处理 ZIP 归档文件。

1. XML 数据的序列化和反序列化

在 C++ 标准库中,没有对 XML 的支持,但有很多开源的跨平台库可以使用,例如 Xerces - C++、libxml++、tinyxml 或 tinyxml2、pugixml、gSOAP 和 RapidXml 等。这里我们选择 pugixml 库,它是一个跨平台、轻量级的库,具有快速的 XML 解析器,虽然不支持模式验证,但有类似 DOM 的接口,支持 Unicode 和 XPath 1.0。

1.1 数据结构定义

为了表示电影数据,我们定义以下结构体:

struct casting_role
{
    std::string actor;
    std::string role;
};
struct movie
{
    unsigned int              id;
    std::string               title;
    unsigned int              year;
    unsigned int              length;
    std::vector<casting_role> cast;
    std::vector<std::string>  directors;
    std::vecto
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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